package main

import (
	"fmt"
	"vector/control/request"
)

func main() {
	t := new(request.TTStudio)
	err := t.NewTaskData(
		map[string]any{
			"话术": "使用哈希函数（如FNV）来计算文本的语义相似度得分并不是一个合适的方法，因为哈希函数的主要目的是生成唯一的标识符而不是衡量相似性。哈希值的变化通常是不可预测的，即使两个文本非常相似，它们的哈希值也可能完全不同。\n为了更好地计算文本的语义相似度得分，通常会使用自然语言处理（NLP）技术，比如词嵌入（Word Embeddings）或句子嵌入（Sentence Embeddings）。这些方法可以将文本转换为向量表示，然后通过向量之间的距离（如余弦相似度）来衡量相似性。\n不过，如果你仍然希望探索如何使用某种形式的哈希来近似衡量文本的相似度，我们可以尝试一种简单的分块哈希方法，并结合一些统计信息来得到一个“相似度得分”。这种方法依然不是真正的语义相似度，但可以作为一种实验性的尝试。",
		},
	)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	t.Do()
	result := t.Result()
	fmt.Println(result)
}
